原标题：MIT用AI改善串流播放效能，线上追剧不再卡卡的
图片来源:MIT△News
麻省理工学院（MIT）的电脑科学暨人工智慧实验室（Computer△Science△and△Artificial△Intelligence△Laboratory，CSAIL）准备在下周举行的SIGCOMM计算机通讯网络会议上展示一项新的AI系统，此一基于机器学习的“储思盆”（Pensieve）系统将能用来改善串流视频的效能，减少视频像素化或停摆的机率，以创造更好的观赏经验。
全球最大视频分享平台YouTube是利用自适性比特率（adaptive△bitrate，ABR）的各种演算法来创造更连贯的观赏经验，这些演算法会把视频切成小块以方便下载，当网络缓慢时，YouTube就会调降视频的解析度，于是便会出现像素化，假设使用者快转，重新缓冲的结果则会让视频定格。
CSAIL指出，尽管ABR运算法通常是有效的，但使用者的期望却是无边的，总是希望能观赏到高画质且顺畅的串流视频。
MIT教授Mohammad△Alizadeh表示，许多研究显示使用者会在画质太差时放弃观赏该视频，而这将造成出版商广告收入的流失。因此，他与CSAIL团队共同打造了Pensieve系统，该系统可根据网络状态来选择不同的演算法，而带来更高品质的串流经验。
Pensieve系统的作法是把每一个ABR演算法当成一个神经网络，并在不同频宽或缓冲的环境中反复进行测试，以奖励与处罚机制来调整演算法，例如当带来高解析度与不需缓冲的串流经验时便得到奖励，借此学习可影响效能的各种策略，并判断最佳策略。Pensieve系统也支援订制化设定，例如可想像使用者的个性来决定是品质或顺畅优先。
实验发现，通过Pensieve系统串流视频时，重新缓冲的机率比其他作法少了20~30%，同时其体验品质（QoE）则高出了25%。
由于Pensieve系统的训练是基于单月的视频串流数量，Alizadeh认为假使拥有Netflix或YouTube等级的视频串流规模，它的效能将更为惊人。该团队的下一步则是把Pensieve系统应用在虚拟实境（VR）视频上。
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MIT介绍视频：
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